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annotations
lokasi:
Ultimo aggiornamento 2014-08-20
Frequenza di utilizzo: 1
Qualità:
annotations artwork
ciri% 1
Ultimo aggiornamento 2011-10-23
Frequenza di utilizzo: 1
Qualità:
fill color for annotations
isikan warna untuk catatan
Ultimo aggiornamento 2014-08-15
Frequenza di utilizzo: 1
Qualità:
annotations and cross references
nota dan rujukan silang
Ultimo aggiornamento 2011-10-23
Frequenza di utilizzo: 1
Qualità:
presentation helper to make annotations on screen
pembantu persembahan untuk membuat anotasi di skrin
Ultimo aggiornamento 2014-08-15
Frequenza di utilizzo: 1
Qualità:
add text and annotations to pdf and postscript documents
tambah teks dan catatan ke dokumen pdf dan postscript
Ultimo aggiornamento 2014-08-15
Frequenza di utilizzo: 1
Qualità:
-v, --show-links give file and line references in annotations
-v, --show-links beri rujukan fail dan baris dalam catatan
Ultimo aggiornamento 2014-08-15
Frequenza di utilizzo: 1
Qualità:
document contains new or modified annotations. if you don't save a copy, changes will be permanently lost.
dokumen mengandungi penjelasan yang baru atau yang diubahsuai. jika anda tidak menyimpan salinan, perubahan akan hilang dengan kekal.
Ultimo aggiornamento 2014-08-20
Frequenza di utilizzo: 2
Qualità:
the imap server %1 does not support annotations. the xml storage cannot be used on this server, please re-configure kmail differently
pelayan imap% 1 tidak menyokong anotasi imap. storan xml tidak boleh digunakan dalam pelayan ini; konfigur semula kmail dengan konfigurasi lain.
Ultimo aggiornamento 2011-10-23
Frequenza di utilizzo: 1
Qualità:
the imap server %1 does not have support for imap annotations. the xml storage cannot be used on this server; please re-configure kmail differently.
pelayan imap% 1 tidak menyokong anotasi imap. storan xml tidak boleh digunakan dalam pelayan ini; konfigur semula kmail dengan konfigurasi lain.
Ultimo aggiornamento 2011-10-23
Frequenza di utilizzo: 1
Qualità:
nowadays deep learning approaches are widely used to analyze images including medical images for cancer diagnosis. the purpose of this paper is to investigate the ability to use an in -depth learning model to classify biopsy images for annotation and histopathological diagnosis of breast cancer. for the classification of breast cancer data sets, three deep learning algorithms are used namely desnenet121, resnet 18 and inception-v3net python languages.
pada masa kini pendekatan pembelajaran mendalam digunakan secara meluas untuk menganalisis imej termasuk imej perubatan untuk diagnosis kanser. tujuan kertas kerja ini adalah untuk menyiasat keupayaan untuk menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan imej biopsi untuk anotasi dan diagnosis histopatologi kanser payudara. untuk klasifikasi set data kanser payudara, tiga algoritma pembelajaran mendalam digunakan iaitu bahasa desnenet121, resnet 18 dan inception v3et python.
Ultimo aggiornamento 2021-12-21
Frequenza di utilizzo: 1
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